Dienstleistungsmanagement
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„If you can’t measure it, you can’t manage it.“ Peter Druckers berühmte Weisheit ist in Zeiten des digitalen Wandels aktueller denn je. Der Unternehmenswert der weltweit wertvollsten Unternehmen, wie beispielsweise Google, Amazon, Alphabet und Microsoft, ergibt sich zum größten Teil nicht durch physische Vermögenswerte, sondern durch informationstechnische Dienste und datengetriebene Geschäftsmodelle. Der Zugriff und die Nutzung von Daten sind zunehmend ein wettbewerbsentscheidender Schlüsselfaktor und begründen die Notwendigkeit zur digitalen Transformation etablierter Geschäftsmodelle und -prozesse, nicht zuletzt innerhalb der produzierenden Industrie in Deutschland und Europa. Das vom Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz geförderte Forschungsprojekt ‚Future Data Assets', Laufzeit 01.08.2019 – 31.01.2023, diente folgerichtig dem Ziel, zunächst neue Möglichkeiten der Datenbewertung, insbesondere im Bereich des monetären Nutzens, und daran anschließend Kanäle zur Kommunikation der ermittelten Werte zu erforschen.
Das Servicegeschäft ist für viele Anbieter von großer Relevanz: Je nach Industrie werden 30 – 60 Prozent des Gesamtumsatzes durch Services generiert. Vor allem hohe Margen und verlässliche Umsätze, auch in Krisenzeiten, machen ein umfassendes Serviceportfolio attraktiv. Insbesondere in mehrstufigen Vertriebsmodellen, gerade von digitalen Leistungen, in denen die Unternehmen im stetigen Austausch von Ressourcen stehen, ist jeder Akteur von grundlegender Bedeutung für den erfolgreichen Vertrieb. Langfristig erfolgreiche Services generieren nicht nur einen Mehrwert für den Kunden, sondern stärken auch die Zusammenarbeit in einem Netzwerk. Denn starke Partnerschaften innerhalb eines Ökosystems lassen sowohl Anbieter als auch Partner, welche beispielsweise Händler, Distributoren oder Dienstleister sein können, und Kunden profitieren.
¿Capacitar o no capacitar?
(2018)
México ha logrado colocarse como uno de los mayores productores en la industria automotriz, de electrónicos, y de electrodomésticos a nivel mundial. Sin embargo, las empresas deben estar conscientes que una educación básica no será suficiente para los numerosos retos en el futuro. Este artículo describe lo que hay que tener en cuenta en este contexto.
The Mexican automotive sector is growing so rapidly that the existing system for education and continued training is already unable to meet the demand without the effects of digitalisation. New, technology-supported forms of learning can offer advantageous developmental possibilities in this area, as can classic work-related forms of learning. Work-related learning presupposes that work is designed to promote learning. This means that working conditions must be created to enable learning at work. Work-oriented learning processes and the design of productive and health-promoting work processes can contribute significantly to a positive development of the Mexican automotive sector.
Die Disposition von Instandhaltungsaufträgen in Offshore Windparks unterliegt einigen organisatorischen Einflüssen, die die Durchführung der Disposition komplex gestalten. Darüber hinaus spielen zeitgleich kurzfristige Einflüsse (z.B. Wetterbedingungen) in den Prozess ein. Das Forschungsprojekt DispoOffshore analysiert die Rahmenbedingungen des Dispositionsprozesses. Die gewonnenen Erkenntnisse unterstützen dabei, die Disposition in bestehenden Parks zu optimieren und in neuen Parks zu konzeptionieren. Somit wird die Brücke zwischen einem modernen Windpark der Zukunft unter den Gesichtspunkten von Industrie 4.0 gebildet.
Der Weg zum flächendeckenden Einsatz von Predictive Maintenance ist noch weit. Einzelne Anwendungsfälle können jedoch jetzt schon umgesetzt werden und sich auch wirtschaftlich rentieren. Der Aufwand zur Umsetzung betrieben werden muss ist jedoch sehr hoch, daher sollten Projekte nicht unbedarft angegangen werden.
In den letzten Ausgaben haben wir uns angeschaut, was Predictive Maintenance eigentlich ist und wie eine effektive Weiterentwicklung der Instandhaltung aussehen kann. Der folgende Artikel baut darauf auf und soll ein Gefühl dafür vermitteln, welche Anforderungen an die Infrastruktur und Datengrundlage für Predictive Maintenance gestellt werden und mit welchem Aufwand eine Einführung verbunden ist.
Predictive Maintenance als solches ist noch sehr weit weg von einer Plug-and-Play-Lösung und erfordert einen immensen Aufwand, der nicht angestoßen werden sollte, ohne vorher die eigenen Hausaufgaben gemacht zu haben und sich im Klaren über das Kosten-Nutzen-Verhältnis zu sein.
Als größter Berufsverband für Beschäftigte im Kundendienst und im After-Sales-Service innerhalb der DACH-Region verbindet der Service-Verband KVD unterschiedliche Akteure im Thema Service, so zum Beispiel aus Wissenschaft und Wirtschaft. Dabei gelingt es dem KVD nicht nur, seine Mitglieder untereinander zu vernetzen, sondern ihnen stets brandaktuelle Inhalte anzubieten. Die enge Kooperation mit Forschungseinrichtungen ermöglicht es dem KVD, seinen Mitgliedern immer wieder, neue Themen und nützliche Werkzeuge für die praktische Anwendung zur Verfügung zu stellen. Schwerpunktmäßig setzt der Verband sich in den letzten Jahren forschungsseitig mit Themen im Bereich einer modernen Serviceorganisation sowie der Digitalisierung von After-Sales-Services auseinander. Im Forschungskalender stellen wir regelmäßig aktuelle Projekte mit KVD-Beteiligung vor und sagen, wie KVD-Mitglieder mitmachen und profitieren können. In dieser Ausgabe geht es um das Verbundprojekt „SolutiKo".
Im Rahmen des Forschungsprojekts WertGeiD wird die Wirkung von Lean-Services-Prinzipien auf kleinere und mittlere Unternehmen untersucht. Um die Wirkung einzelner Lean-Services-Prinzipien sichtbar machen und sie anschließend beurteilen zu können, werden Kennzahlen benötigt, welche die wesentlichen Effekte quantifizieren. Mithilfe von Experten aus der Industrie wurden Kennzahlen bestimmt, welche in der Praxis am häufigsten verwendet werden, um Entscheidungen vorzubereiten. Das IGF-Vorhaben 18509N der Forschungsvereinigung FIR e. V. an der RWTH Aachen wird über die AiF im Rahmen des Programms zur Förderung der industriellen Gemeinschaftsforschung und -entwicklung (IGF) vom Bundesministerium für Wirtschaft und Technologie (BMWi) aufgrund eines Beschlusses des Deutschen Bundestages gefördert.